Функция asyncio.wait() это еще один способ вызвать множество асинхронных задач.
Она работает в нескольких режимах.
1. Самый простой - ждем завершения всех задач
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(10)]
done, pending = await asyncio.wait(
tasks,
return_when=asyncio.ALL_COMPLETED
)
for task in done:
try:
print(task.result())
except Exception as e:
print(e)
Очень похоже на gather, но работает не так.
▫️возвращает не результаты, а два сета с объектами Task у которых можно забрать результат через task.result() если они в списке done
▫️не гарантирует порядок результатов так как оба объекта это set
▫️не выбрасывает исключение когда оно появляется, а сохраняет его в Task. Исключение появится когда попробуете забрать резултьтат.
2. Ждем завершения первой задачи, даже если там ошибка.
async def main():
tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(3)]
done, pending = await asyncio.wait(
tasks,
return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED
)
# в done может быть несколько задач!
for task in done:
try:
print(task.result())
except Exception as e:
print(f"Fail: {e}")
# Оставшиеся задачи в pending, как правило, нужно отменить, иначе они будут продолжать работать
for task in pending:
task.cancel()
В сете done будут таски которые успели завершится, причем как успешно так и нет.
3. До первой ошибки.
Тоже самое, но с аргументом FIRST_EXCEPTION
done, pending = await asyncio.wait(
tasks,
return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION
)
Функция завершается как только первая задача упадет с ошибкой.
Учтите, что в любом случае done вы можете обранужить несколько задач, как с ошибками так и успешные.
↗️ Полный листинг примеров здесь
#async
geospatial-data-catalogs
Репозиторийgeospatial-data-catalogs содержит список общедоступных пространственных данных, хранящихся на платформах облачных вычислений, таких как AWS, Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, Common Metadata Repository.
Список пространственных данных хранится в форматах TSV (значения, разделенные табуляцией) и JSON.
Обновляется ежедневно.
#wu#данные
GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных
GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных.
🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.”
📖Документация GeoAI
Среди возможностей GeoAI:
📊 Визуализация пространственных данных
● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных
● Настраиваемые стили и символика
● Возможности визуализации временных рядов данных
🛠 Подготовка и обработка данных
● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных
● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования
● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками
● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ
● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных
● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки
🖼 Сегментация изображений
● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков
● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков
● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов
● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet
🔍 Классификация изображений
● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use)
● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных
● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection)
● Инструменты оценки точности и валидации
🌍 Дополнительные возможности
● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ
● Классификация и сегментация облаков точек
● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках
● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей
Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu
📹Руководства по GeoAI на YouTube
#python#wu#софт#ИИ
#RepubblicaCeca#Taiwan
Per la prima volta dopo il de-riconoscimento di Taiwan da parte della maggioranza degli Stati della comunità internazionale, un Capo di Stato di un Paese #NATO partecipa ad un evento pubblico con un Ministro degli Esteri taiwanese.
Si tratta del Presidente ceco Petr #Pavel e del Ministro taiwanese Joseph #Wu (#DPP|Centro-sinistra): Reuters la definisce una “svolta diplomatica”.
@OsservatorioEsteri